Ein Dashboard für Datenqualität bündelt Dutzende verstreuter Einzelprüfungen in einer einzigen Ansicht, die Sie auf einen Blick überwachen können. Das richtige Salesforce Datenqualitäts-Dashboard zeigt Ihnen in Sekunden, wie vertrauenswürdig Ihre Daten sind, wo sich Probleme konzentrieren und ob sich die Lage verbessert oder verschlechtert. Dieser Leitfaden erläutert, welche Kennzahlen zählen und wie Sie sie richtig lesen.
Wozu ein Datenqualitäts-Dashboard da ist
Ein Dashboard beantwortet auf wiederkehrender Basis drei Fragen:
- Kann ich diesen Daten heute vertrauen? Eine einzige Schlüsselzahl für den ersten Überblick.
- Wo liegen die Probleme? Eine Aufschlüsselung, die aus der Schlüsselzahl konkrete, verantwortbare Aufgaben macht.
- Verbessern wir uns? Ein Trend, der zeigt, ob Ihre Maßnahmen wirken, und der neue Probleme frühzeitig sichtbar macht.
Wer diese drei Fragen nicht beantworten kann, hat einen Bericht — kein Überwachungsinstrument.
Die Kennzahlen, die zählen
Ein nützliches Salesforce Datenqualitäts-Dashboard verfolgt eine überschaubare Menge sich ergänzender Kennzahlen, keine unübersichtliche Zahlenwand:
| Kennzahl | Was sie aussagt | Warum sie wichtig ist |
|---|---|---|
| Datenqualitäts-Score | Ein einzelner gewichteter Wert von 0 bis 100 über alle Dimensionen | Die Schlüsselzahl. Eine Zahl, die Führungskräfte im Zeitverlauf verfolgen können. |
| Dimensionsaufschlüsselung | Score je Dimension (Vollständigkeit, Gültigkeit, Eindeutigkeit, Konsistenz, Aktualität) | Zeigt, welche Art von Problem überwiegt |
| Feldzustand | Bestanden/Nicht-bestanden-Rate je Feld | Zeigt, wo genau das Problem liegt — die handlungsfähige Ebene |
| Trendverlauf | Der Score über aufeinanderfolgende Scans | Zeigt, ob Sie sich verbessern, und lässt neue Probleme früh erkennen |
| PII-Exposition | Datensätze und Felder mit sensiblen Daten | Unverzichtbar vor jedem Agentforce- oder KI-Projekt |
| Problemtreiber | Die Objekte und Felder mit den meisten Fehlern | Zeigt, wo Sie anfangen sollen |
Zusammen führen diese Kennzahlen Sie in drei Schritten von „Wie gesund sind die Daten?” bis zu „Welches Feld, auf welchem Objekt, beheben wir zuerst?”.
So lesen Sie das Dashboard
Lesen Sie es von oben nach unten — von der Schlüsselzahl zur Maßnahme:
- Schlüsselzahl. Werfen Sie einen Blick auf den Datenqualitäts-Score. Gestiegen gegenüber dem letzten Scan? Gesunken? Stabil?
- Dimension. Öffnen Sie die Dimensionsaufschlüsselung, um zu sehen, welche Art von Problem den Score nach unten zieht — ein Vollständigkeitsproblem und ein Eindeutigkeitsproblem erfordern grundlegend verschiedene Maßnahmen.
- Feld. Schauen Sie sich den Feldzustand der schwächsten Dimension an, um die konkreten Felder zu finden, die die Fehler verursachen. Das ist die Ebene, die jemand übernehmen und beheben kann.
- Trend. Prüfen Sie die Trendlinie. Ein plötzlicher Einbruch bedeutet meistens, dass eine neue Integration oder ein neuer Prozess fehlerhafte Daten schreibt — erkennen Sie das hier, und nicht in einem kaputten Bericht drei Monate später.
Warum Trends besser sind als Momentaufnahmen
Eine einzelne Messung ist am Tag danach bereits überholt, weil sich Salesforce-Daten ständig verändern. Der eigentliche Wert eines Dashboards liegt im Trendverlauf. Ein Score von 82 sagt für sich wenig aus; 82 und seit drei Wochen fallend ist ein Alarmsignal, während 82 und steigend beweist, dass Ihr Programm funktioniert. Geplante Scans sind es, die aus einer einmaligen Prüfung einen Trend machen, den Sie aktiv steuern können — und die es Ihnen ermöglichen, ein Ziel zu setzen und die Linie darauf zulaufen zu sehen.
Was ein guter Wert ist
Es gibt keinen universellen Bestehens-Score; er hängt davon ab, wofür die Daten genutzt werden. Eine praktische Methode zur Zielsetzung ist eine Staffelung nach Kritikalität:
| Daten | Zielwert |
|---|---|
| Regulatorische und Compliance-Felder | 99 %+ |
| Kundenbezogene und umsatzrelevante Daten | 95 %+ |
| Operative Daten | 85 %+ |
| Historische und Archivdaten | 70 %+ |
Definieren Sie das Ziel je Dimension und je Objekt — und lassen Sie das Dashboard zeigen, wie weit jeder Bereich noch davon entfernt ist.
Mit DQS umsetzen
Data Quality Sense stellt dieses Dashboard innerhalb von Salesforce über Insight Studio bereit. Nachdem Sie einen Scan aus dem Definition Builder gestartet haben, zeigt Insight Studio den gewichteten Datenqualitäts-Score, die Dimensionsaufschlüsselung, den Feldzustand und den Trendverlauf über alle Scans — einschließlich der PII-Exposition für KI-Bereitschaftsarbeiten. Da Scans nativ und planmäßig ablaufen, spiegelt das Dashboard stets aktuelle Daten in Ihrer Org wider — ohne Exporte und ohne externe Pipeline.
Nächste Schritte
- Datenqualität in Salesforce messen: der Datenqualitäts-Score im Detail
- Datenqualität in Salesforce: der vollständige Überblick
- Salesforce-Datenqualität steigern: vom Dashboard zur Maßnahme
- Datenqualität messen: KPIs und Scorecards im Detail